KR20240052377A - 컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치 - Google Patents

컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20240052377A
KR20240052377A KR1020220132349A KR20220132349A KR20240052377A KR 20240052377 A KR20240052377 A KR 20240052377A KR 1020220132349 A KR1020220132349 A KR 1020220132349A KR 20220132349 A KR20220132349 A KR 20220132349A KR 20240052377 A KR20240052377 A KR 20240052377A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
cut
speed
movement
objects
wheel
Prior art date
Application number
KR1020220132349A
Other languages
English (en)
Inventor
최성도
강승태
김종석
전진용
조영래
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020220132349A priority Critical patent/KR20240052377A/ko
Priority to US18/321,351 priority patent/US20240125925A1/en
Publication of KR20240052377A publication Critical patent/KR20240052377A/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/589—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems measuring the velocity vector
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/0097—Predicting future conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/08—Systems for measuring distance only
    • G01S13/32—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G01S13/34—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
    • G01S13/343—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal using sawtooth modulation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/505—Systems of measurement based on relative movement of target using Doppler effect for determining closest range to a target or corresponding time, e.g. miss-distance indicator
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/536—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/583—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/583—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
    • G01S13/584—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets adapted for simultaneous range and velocity measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/62—Sense-of-movement determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35—Details of non-pulse systems
    • G01S7/352—Receivers
    • G01S7/356—Receivers involving particularities of FFT processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/411—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B60W2554/404—Characteristics
    • B60W2554/4041—Position
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B60W2554/404—Characteristics
    • B60W2554/4044—Direction of movement, e.g. backwards
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/415—Identification of targets based on measurements of movement associated with the target

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)

Abstract

컷인 오브젝트 예측 방법은 상기 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터에서 상기 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계; 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠의 위치를 결정하는 단계; 적어도 하나의 휠의 위치에 기초하여 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 제1 이동 정보 또는 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 제2 이동 정보 중 적어도 하나를 생성하는 단계; 및 제1 이동 정보 또는 제2 이동 정보 중 적어도 하나에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING MOVEMENT OF CUT-IN VEHICLE}
아래 실시예들은 컷인 차량의 위치 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)은 차량의 내부 또는 외부에 탑재되는 센서들을 이용하여 운전자의 안전과 편의를 증진하고, 위험한 상황을 회피하고자 하는 목적으로 운전을 지원하는 시스템이다.
ADAS에서 이용되는 센서들은 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서, 라이더(LiDAR) 및 레이더(Radar)를 포함할 수 있다. 이 중에서 레이더는 광학 기반 센서에 비해, 날씨와 같은 주변 환경의 영향을 받지 않고 차량 주변의 오브젝트를 안정적으로 측정할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터에 기초한 컷인(cut-in) 오브젝트의 움직임 예측 방법은 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터에서 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠(wheel)에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계; 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠의 위치를 결정하는 단계; 적어도 하나의 휠의 위치에 기초하여 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 제1 이동 정보 또는 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 제2 이동 정보 중 적어도 하나를 생성하는 단계; 및 제1 이동 정보 또는 제2 이동 정보 중 적어도 하나에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법은 도플러 속도를 분리하는 단계 이전에, 레이더 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트를 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터는 주행 차량에 부착된 레이더 장치로부터 획득된 레이더 데이터들 중 컷인 오브젝트에서 반사된 무선 주파수 신호를 포함하는 레이더 데이터일 수 있다.
일 실시예에 따른 레이더 데이터는 시간에 따라 주파수가 변하는 주파수 변조(Frequency Modulated, FM) 신호를 생성하는 방식을 사용하는 FMCW(Frequency-modulated continuous-wave) 레이더 방식에 따라 획득된 데이터일 수 있다.
일 실시예에 따른 컷인 오브젝트를 식별하는 단계는 레이더 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들까지의 각각의 거리를 산출하는 단계; 레이더 데이터에 기초하여 복수의 포인트들 각각의 속도를 산출하는 단계; 거리들 및 속도들에 기초하여 대상 영역에서 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 단계; 복수의 포인트들 각각의 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 산출하는 단계; 및 거리, 속도 및 도래각을 이용하여 3차원 좌표계를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 거리들을 산출하는 단계는 레이더 데이터에 기초하여 거리(range) 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 통해 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들까지의 각각의 거리들을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 속도를 산출하는 단계는 레이더 데이터에 기초하여 도플러 고속 푸리에 변환을 통해 복수의 포인트들 각각의 속도들을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은 3차원 좌표계에서 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 시간, 주파수 및 속도를 축으로 하는 레이더 데이터 좌표계로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계는 컷인 오브젝트의 영역에서 서로 인접한 포인트들을 클러스터링하는 단계; 및 클러스터링된 적어도 하나의 포인트에 대응하는 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계는 적어도 하나의 포인트 각각에 대응하는 속도의 통계값에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 단계는CFAR (Constant False Alarm Rate Detection)을 이용하여 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계는 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계는 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터 좌표계에서 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계는 복수의 포인트들 각각에 대응하는 속도들 중 컷인 오브젝트의 속도와 컷인 오브젝트의 속도에 일정 비율을 곱한 값 사이의 속도를 도플러 속도로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 제1 이동 정보는 컷인 오브젝트의 동일 측면에 위치하는 2개의 휠과 주행 차량 사이의 거리에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 주행 차량과 컷인 오브젝트 사이의 거리가 기준 거리 이상인 경우, 제2 이동 정보보다 제1 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 속도가 기준 속도 이하인 경우, 제1 이동 정보보다 제2 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은 컷인 오브젝트의 위치에 기초하여 주행 차량을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치는 프로세서; 및 레이더 장치를 포함하고, 프로세서는 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터에서 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠(wheel)에 대응하는 도플러 속도를 분리하고, 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠의 위치를 결정하고, 적어도 하나의 휠의 위치에 기초하여 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 제1 이동 정보 또는 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 제2 이동 정보 중 적어도 하나를 생성하고, 그리고 제1 이동 정보 또는 제2 이동 정보 중 적어도 하나에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치를 결정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 포인트까지의 거리 및 포인트의 속도를 산출하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3는 일 실시예에 따른 포인트에 기반한 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 방법을설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 3차원 좌표계를 레이더 데이터 좌표계로 변환하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 움직임에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치를 결정하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
본 명세서에서 개시되어 있는 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 기술적 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 실제로 구현된 형태는 다양한 다른 모습을 가질 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예로만 한정되지 않는다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 이해되어야 한다. 예를 들어 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~간의"와 "바로~간의" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
일 실시예에 따른 프로세서는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램)를 실행하여 프로세서에 연결된 전자 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서는 다른 구성요소로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 저장하고, 휘발성 메모리에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서는 메인 프로세서(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 메인 프로세서 및 보조 프로세서를 포함하는 경우, 보조 프로세서는 메인 프로세서보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서는 메인 프로세서와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
컷인 오브젝트(예, 컷인 차량)의 위치 및 방향(예, 이동 방향)은 Trajectory 분석을 통해서 예측할 수 있다. 컷인 오브젝트는 주행 차량을 기준으로 옆 차선에서 주행 중인 복수의 오브젝트들(예, 차량들, 자전거, 보행자) 중 주행 차량이 현재 주행 중인 차선으로 진입하는 오브젝트를 의미할 수 있다. Trajectory 분석은 컷인 오브젝트의 주행 차선에 진입 여부를 판별하기 위해 영역(예, 주행 차선)을 정의하여 계산을 수행하기 때문에, 컷인 오브젝트의 위치 및 방향에 대한 정확도가 자율 주행 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, Trajectory 분석은 센서 데이터(예, 카메라, 레이더, 라이다)의 단일 샷(single shot) 데이터를 이용하여, 주행 차선을 기준으로 일정 마진(margin)을 가지는 주행 가능 영역을 정의하고, 컷인 오브젝트가 주행 가능 영역을 침범하는지 여부를 판단하는 분석 방법일 수 있다.
자율 주행 차량을 제어함에 있어 옆 차선에서 주행하고 있던 차량이 주행 차선으로 컷인(Cut-in)하는 경우에 대한 자율 주행 차량의 대응이 완벽하게 이루어지지 않을 수 있다. 따라서 옆 차선에서 주행하고 있는 차량의 경로(Trajectory) 추적을 통한 컷인 상황을 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요할 수 있다. 그리고 컷인 차량의 정확한 위치 탐지 기술이 필요할 수 있다. 주행 차량에 부착된 전자 장치(800)(예, 도 8의 전자 장치(800))는 자율 주행 차량에서 활용되고 있는 센서 데이터를 이용하여 주변 차량 위치 및 방향 정보를 추정할 수 있다. 하지만 일부 센서 데이터의 왜곡 현상이 발생할 경우, 주변 차량의 위치 및 방향 정보의 예측 정확도가 떨어질 수 있다. 예를 들어, 기상 상황에 따라 카메라 또는 라이다(LIDAR) 센서 기반 센서 데이터는 왜곡될 가능성이 클 수 있다.
따라서, 이하에서는 레이더 데이터를 이용하여, 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 예측하는 방법이 구체적으로 설명된다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터를 처리(110)할 수 있다. 일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트를 식별할 수 있다. 레이더 데이터는 시간에 따라 주파수가 변하는 주파수 변조 신호를 생성하는 방식을 사용하는 FMCW 레이더 방식에 따라 획득된 데이터일 수 있다. 레이더 데이터에 관한 설명은 도 2에서 구체적으로 후술된다.
일 실시예에 따른, 레이더 데이터는 주행 차량에 부착된 레이더 장치로부터 획득된 레이더 데이터들 중 컷인 오브젝트에서 반사된 무선 주파수 신호를 포함하는 레이더 데이터일 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 레이더 장치로부터 수신한 레이더 데이터에서 컷인 오브젝트에서 반사된 무선 주파수 신호만을 분리할 수 있다. 프로세서(810)는 컷인 오브젝트에 대응하는 무선 주파수 신호만을 분리하여 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 예측할 수 있다. 따라서, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트에 대응하는 무선 주파수 신호만을 사용하므로, 컷인 오브젝트 위치 및 방향을 산출하기 위한 연산량이 감소할 수 있다. 따라서 단계(110)를 통해, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트에서 반사된 무선 주파수를 포함하는 레이더 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트에서 반사된 무선 주파수를 포함하는 레이더 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트를 식별(120)할 수 있다. 이하에서는 단계(120)의 구체적인 설명이 기재된다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터의 주파수 대역을 낮출 수 있다. 일 실시예에 따른, 주파수 대역이 낮아진 레이더 데이터를 이용하여 하기의 동작이 수행될 수 있다. 일 실시예에 따른, 주파수 대역을 낮추는 동작은 생략될 수도 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들까지의 각각의 거리를 산출할 수 있다. 복수의 포인트들은 포인트 클라우드에 포함된 포인트들일 수 있다. 포인트 클라우드는 3차원 레이저로 생성한 오브젝트의 표면에서 측정된 포인트들의 집합일 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드는 컷인 오브젝트에 표시된 복수의 포인트들의 집합일 수 있다. 포인트는 컷인 오브젝트 상에 존재하는 하나의 점일 수 있다. 프로세서(810)는 복수의 포인트들을 이용하여, 컷인 오브젝트의 위치 및 이동 방향을 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터에 기초하여 거리(range) 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 통해 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들까지의 각각의 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 거리는 주행 차량과 컷인 오브젝트의 포인트까지의 거리일 수 있다. 거리 고속 푸리에 변환은 도 2를 참조하여 구체적으로 후술된다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터에 기초하여 복수의 포인트들 각각의 속도들을 산출할 수 있다. 예를 들어, 속도는 주행 차량을 기준으로 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들 각각의 상대 속도일 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 레이더 데이터에 기초하여 도플러 고속 푸리에 변환을 통해 복수의 포인트들 각각의 속도들을 산출할 수 있다. 도 2를 참조하여 설명하면, 프로세서(810)는 거리 고속 푸리에 변환 결과에 대하여 도플러 고속 푸리에 변환을 수행하여 복수의 포인트들 각각의 속도를 산출할 수 있다. 도플러 고속 푸리에 변환은 도 2를 참조하여 구체적으로 후술된다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 거리들 및 속도들에 기초하여 대상 영역에서 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별할 수 있다. 프로세서(810)는 거리 고속 푸리에 변환 및 도플러 고속 푸리에 변환을 통해 거리-도플러 맵(270)(예, 도 2의 거리-도플러 맵(270))을 생성할 수 있다. 거리-도플러 맵(270)의 구체적인 설명은 도 2를 참조하여 구체적으로 후술된다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 CFAR (Constant False Alarm Rate Detection)을 이용하여 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별할 수 있다. 프로세서(810)는 거리-도플러 맵(270)에 기초하여 CFAR을 적용하여 컷인 오브젝트가 존재하는 영역을 식별할 수 있다. CFAR의 구체적인 설명은 도 2를 참조하여 구체적으로 후술된다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들 각각의 도래각들을 산출할 수 있다. 도래각은 표적(예, 컷인 오브젝트)으로부터 반사된 레이더 신호가 수신된 방향을 의미할 수 있다. 프로세서(810)는 상술한 도래각을 이용하여 레이더 장치(예, 주행 차량)를 기준으로 표적이 존재하는 방향을 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 포인트들 각각의 속도, 거리 또는 도래각 중 적어도 하나를 이용하여, 컷인 오브젝트가 존재하는 영역을 산출할 수 있다. 예를 들어, 컷인 오브젝트가 존재하는 영역은 주행 차량을 기준으로 컷인 오브젝트의 포인트들 각각의 거리 및 각도에 기초하여 결정될 수 있다.
도 4를 참조하여 설명하면, 주행 차량(310)과 컷인 오브젝트(320)가 존재하는 상황에서, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트가 존재하는 영역을 거리 범위(450)와 각도 범위(430)로 표현할 수 있다. 예를 들어, 컷인 오브젝트가 존재하는 거리 범위(450)는 일 수 있다. 그리고 컷인 오브젝트가 존재하는 각도 범위(430)는 일 수 있다. 따라서 프로세서(810)는 각도 범위(430) 및 거리 범위(450)에 기초하여 컷인 오브젝트가 존재하는 영역(410)을 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 포인트들 각각의 속도, 거리 또는 도래각 중 적어도 하나를 이용하여 3차원 좌표계를 생성할 수 있다. 3차원 좌표계는 속도, 거리 및 도래각을 각각의 축으로 하는 좌표계일 수 있다. 예를 들어, 거리는 z축, 도래각은 y축, 속도는 x축일 수 있다. 전술한 축 방향을 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 3차원 좌표계에 표시된 데이터를 3차원 레이더 데이터로 변환(130)할 수 있다. 구체적으로 프로세서(810)는 3차원 좌표계에서 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 시간, 주파수 및 속도를 축으로 하는 레이더 데이터 좌표계로 변환할 수 있다. 예를 들어, 레이더 데이터 좌표계는 중간 주파수(intermediate frequency, IF) 도메인일 수 있다. 따라서 3차원 좌표계에서 레이더 데이터 좌표계로의 변환은 3차원 좌표계에서 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 IF 도메인으로 역변환하는 연산일 수 있다. 예를 들어, 3차원 좌표계에서 레이더 데이터 좌표계로의 변환은 beamspace 3D Radar Transform일 수 있다. [수학식 1]을 참조하여 설명하면, F는 3차원 좌표계이고, r은 거리, 는 도래각, v는 속도일 수 있다. W는 컷인 오브젝트가 존재하는 영역을 의미하며, 각도 범위(430) 및 거리 범위(450)를 포함할 수 있다. B는 레이더 데이터 좌표계이고, t는 시간, k는 주파수, v는 속도를 의미하 수 있다. IFT는 IF transform의 약자이다.
도 5를 참조하여 설명하면, 거리(510)를 z축으로 하고, 도래각(520)을 y축으로 하고, 속도(530)를 x축으로 하는 3차원 좌표계가 도시되어 있다. 상술한 바와 같이, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트가 존재하는 영역을 거리 범위(450) 및 각도 범위(430)는 로 표현할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 거리 범위(450) 및 각도 범위(430)에 포함되는 데이터들(예, 도 5에서 540)에 대해서만 레이더 데이터 좌표계로 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 거리 범위(450) 및 각도 범위(430)에 포함되는 데이터들을 IF 도메인으로 역변환할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(810)는 3차원 좌표계에서 일부 데이터들만 변환하는 연산을 수행하므로 연산량이 저감되는 효과를 볼 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 속도를 산출(150)할 수 있다. 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 영역에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다. 상술한 바와 같이 프로세서(810)는 거리 FFT 및 도플러 FFT를 통해 복수의 포인트들 각각의 거리 및 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(810)는 포인트들 각각에 대응하는 속도를 이용하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 영역에서 서로 인접한 포인트들을 클러스터링할 수 있다. 서로 인접한 포인트들은 컷인 차량에 대응하는 포인트라고 식별될 수 있을 정도로 가까이에 위치하는 포인트일 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 클러스터링된 적어도 하나의 포인트에 대응하는 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(810)는 적어도 하나의 포인트 각각에 대응하는 속도의 통계값에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 클러스터링된 포인트 각각에 대응하는 속도의 평균값 또는 중간값 중 적어도 하나에 기초하여 컷인 오브젝트 속도를 산출할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 영역에서 서로 인접한 포인트 클라우드들을 클러스터링할 수 있다. 프로세서(810)는 클러스터링된 적어도 하나의 포인트 클라우드에 대응하는 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도를 산출할 수도 있다.
도 6을 참조하여 설명하면, 컷인 오브젝트의 속도(610)는 로 표현될 수 있다. 클러스터링된 포인트들은 포인트(611 내지 613)일 수 있다. 프로세서(810)는 포인트(611 내지 613)에 대응하는 속도의 통계값(예, 평균값 또는 중간값)에 기초하여 컷인 오브젝트의 속도(610)를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 속도(610)에 기초하여, 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리(140)할 수 있다. 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터에서 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠(wheel)에 대응하는 도플러 속도를 분리할 수 있다.
일 실시예에 따른, 컷인 오브젝트의 몸체로부터 반사된 신호의 도플러 속도는 주행 차량과의 상대속도 및 방위각에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 컷인 오브젝트에 포함된 하나의 포인트A(611)의 도플러 속도는 수학식 2처럼 표현될 수 있다.
은 포인트A(611)의 도플러 속도, 는 컷인 오브젝트의 속도, 는 주행 차량과의 방위각을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른, 컷인 오브젝트의 휠로부터 반사된 신호의 도플러 속도는 휠의 회전 움직임에 의해 확산된 도플러 효과가 발생할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이 휠(630)의 상부는 컷인 오브젝트의 속도(610)보다 크고, 휠(630)의 중간부는 컷인 오브젝트의 속도(610)와 동일할 수 있고, 휠(630)의 하부는 컷인 오브젝트의 속도(610)보다 작을 수 있다. 따라서 하나의 예를 들어, 휠에 대응하는 도플러 속도는 수학식 3처럼 표현될 수 있다.
은 휠의 도플러 속도, 는 컷인 오브젝트의 속도, 는 주행 차량과 컷인 오브젝트의 휠의 방위각을 의미할 수 있다. 수학식 3에 따르면, 휠의 도플러 속도는 컷인 오브젝트의 속도(610)보다 클 수 있다. 따라서, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 속도(610)보다 큰 속도들을 휠에 대응하는 도플러 속도로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터 좌표계(예, IF 도메인)에서 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리할 수 있다. 레이더 데이터 좌표계에서는 컷인 오브젝트의 영역에 포함되는 포인트들에 대응하는 정보가 표시될 수 있다. 따라서, 레이더 데이터 좌표계에서는 각 포인트에 대응하는 속도가 표시되고, 프로세서(810)는 포인트에 대응하는 속도를 이용하여 휠에 대응하는 도플러 속도인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 휠에 대응하는 도플러 속도인지 여부를 판단하기 위한 기준은 다음과 같을 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 복수의 포인트들 각각에 대응하는 속도들 중 컷인 오브젝트의 속도와 컷인 오브젝트의 속도에 일정 비율을 곱한 값 사이의 속도를 도플러 속도로 결정할 수 있다. 예를 들어, 컷인 오브젝트의 속도가 인 경우, 프로세서(810)는 수학식 4와 같은 범위에 있는 속도를 휠에 대응하는 도플러 속도로 결정할 수 있다.
C는 일정 비율일 수 있다. 예를 들어, C는 1.8 또는 2가 될 수도 있으며, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 정확하게 휠에 대응하는 포인트를 식별하기 위하여 C의 값을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 휠의 위치를 결정(160)할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도에 기초하여 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠의 위치를 결정할 수 있다. 휠의 위치를 결정하기 위하여 프로세서(810)는 단계(110) 및 단계(120)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 레이더 데이터에 대한 거리 FFT를 수행하고, 수행 결과에 대하여 도플러 FFT를 수행할 수 있다. 그리고, 프로세서(810)는 CFAR를 통해 컷인 오브젝트를 식별할 수 있다. 그리고 프로세서(810)는 복수의 포인트들 각각의 도래각을 추정할 수 있다. 프로세서(810)는 수학식 4의 기준을 이용하여, 수학식 4의 범위에 포함되는 속도들을 휠에 대응하는 도플러 속도로 결정할 수 있다. 그리고 휠에 대응하는 도플러 속도로 결정된 포인트들은 휠에 대응하는 포인트일 가능성이 매우 높을 수 있다. 따라서, 프로세서(810)는 휠에 대응하는 포인트들에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 휠의 위치에 기초하여 제1 이동 정보를 산출(161)할 수 있다. 제1 이동 정보는 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 정보일 수 있다. 수평 방향은 주행 차량과 동일한 방향일 수 있다. 따라서, 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 휠에 대응하는 포인트들에 기초하여, 컷인 오브젝트의 2개의 휠과 주행 차량 사이의 거리를 산출할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 해당 거리를 이용하여, 주행 차량과 컷인 오브젝트 사이 거리를 산출할 수 있다. 이를 통해, 휠에 대응하는 포인트를 이용하여 프로세서(810)는 정확한 컷인 오브젝트의 거리를 예측할 수 있다.
일 실시예에 따른 제2 이동 정보는 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 정보일 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 휠의 위치에 기초하여 제2 이동 정보를 산출(162)할 수 있다. 따라서, 프로세서(810)는 2개의 휠이 이루는 각도를 통해 컷인 오브젝트의 이동 방향을 산출할 수 있다. 이를 통해, 휠에 대응하는 포인트를 이용하여 프로세서(810)는 정확한 컷인 오브젝트의 이동 방향을 예측할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(810)는 적어도 하나의 휠의 위치에 기초하여 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 제1 이동 정보 또는 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 제2 이동 정보 중 적어도 하나를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른, 프로세서(810)는 컷인 오브젝트가 주행 차량의 차선으로 진입하는 방향 또는 속도 중 적어도 하나에 기초하여 제1 이동 정보 및 제2 이동 정보 각각에 다른 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어할 수 있다. 다른 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어하는 방법은 도 7을 참조하여 구체적으로 후술된다.
도 2는 일 실시예에 따른 포인트까지의 거리 및 포인트의 속도를 산출하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 레이더에 대한 설명이 개시된다.
일 실시예에 따른 레이더 장치는 예를 들어, mmWave 레이더일 수 있고, 방사된 전기파가 표적에 반사되어 되돌아오는 시간인 ToF(Time of Flight)와 레이더 신호의 파형의 변화를 분석해 표적까지의 거리를 측정할 수 있다. 참고로, mmWave 레이더는 카메라를 비롯한 광학 기반 센서에 비해 안개, 비 등 외부 환경 변화에 무관하게 전방을 감지할 수 있다. 또한, mmWave 레이더는 라이다(LiDAR)에 비해 비용대비 성능이 뛰어나므로, 상술한 카메라의 단점을 보완할 수 있는 센서 중 하나이다.
일 실시예에 따른, 레이더 장치는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더로 구현될 수 있다. FMCW 레이더는 외부 노이즈에 강인한 특성을 가질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 처프 전송기는 복수의 주파수 변조 모델들을 이용하여 주파수 변조 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 처프 전송기는 서로 다른 주파수 변조 모델들을 번갈아 이용하여 주파수 변조 신호를 생성할 수 있다. 이 경우, 주파수 변조 신호는 제1 주파수 변조 모델에 따른 처프 시퀀스 신호 구간과 제2 주파수 변조 모델에 따른 처프 시퀀스 신호 구간을 번갈아 포함할 수 있다. 제1 주파수 변조 모델의 처프와 제2 주파수 변조 모델의 처프 간에는 차이 값만큼의 주파수 차이가 있을 수 있다. 이와 같은 다양한 캐리어 주파수의 처프 시퀀스는 최대 측정 가능한 도플러 속도(Doppler velocity)의 범위(range)를 확장하는데 이용될 수 있다. 도플러 속도는 시선 속도(radial velocity)로 지칭될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 배열 안테나는 복수의 안테나 소자(antenna element)들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 안테나 소자들을 통해 다중입출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO)이 구현될 수 있다. 이때, 복수의 안테나 소자들에 의해 복수의 MIMO 채널들이 형성될 수 있다. 예를 들어, M개의 송신 안테나 소자들 및 N개의 수신 안테나 소자들을 통해 M x N개의 가상 안테나들에 대응하는 복수의 채널들이 형성될 수 있다. 여기서, 각 채널을 통해 수신된 레이더 수신 신호들은 수신 방향에 따라 서로 다른 위상을 가질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 레이더 전송 신호 및 레이더 수신 신호에 기초하여, 레이더 데이터가 생성될 수 있다. 예를 들어, 레이더 장치는 주파수 변조 모델에 기초하여 배열 안테나를 통해 레이더 전송 신호를 전송하고, 레이더 전송 신호가 표적에 의해 반사되면 배열 안테나를 통해 레이더 수신 신호를 수신할 수 있다. 그리고 레이더 장치는 레이더 전송 신호 및 레이더 수신 신호에 기초하여 중간 주파수(intermediate frequency, IF) 신호를 생성할 수 있다. 중간 주파수 신호는 레이더 전송 신호의 주파수와 레이더 수신 신호의 주파수 간의 차이에 대응하는 주파수를 가질 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(810)는 중간 주파수 신호에 관한 샘플링 동작을 수행할 수 있고, 샘플링 결과는 통해 레이더 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(810)는 처프 시퀀스 신호(205)를 변환하여 거리-도플러 맵(range-Doppler map, 270)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 처프 시퀀스 신호(205)에 대하여 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, 이하 FFT)을 수행할 수 있다. 프로세서(810)는 처프 시퀀스 신호(205)를 거리 FFT(230)를 수행할 수 있다. 그리고 프로세서(810)는 거리 FFT 결과에 대하여 도플러 FFT(250)를 수행할 수 있다. 프로세서(810)는 거리 FFT(230) 또는 도플러 FFT(250) 중 적어도 하나를 이용하여 거리-도플러 맵(270)을 생성할 수 있다. 도 2에서 Tp (210)는 처프 기간(chirp period)이고 B(220)는 처프 시퀀스 신호의 총 주파수 편차(total frequency deviation)일 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(810)는 거리-도플러 맵(270)에서 적어도 하나의 포인트들(271 내지 272)을 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 거리-도플러 맵(270)에 관한 CFAR(Constant False Alarm Rate Detection)를 통해 포인트들(271 내지 272)을 검출할 수 있다. CFAR는 임계치 설정(thresholding) 기반의 검출 기법이다.
도 3는 일 실시예에 따른 포인트에 기반한 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 프로세서(810)는 레이더 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트에 관한 정보를 생성하고 이를 이용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 레이더 데이터에 기초하여 거리 FFT(range FFT), 도플러 FFT(Doppler FFT), CFAR 또는 도래각 산출 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고 컷인 오브젝트에 대응하는 포인트들(예, 포인트 클라우드에 포함되는 포인트들) 각각의 거리, 속도, 방향에 관한 정보를 획득할 수 있다. 이와 같은 표적에 관한 정보는 자율 주행과 같은 다양한 응용(application)을 위해 제공될 수 있다.
레이더 신호 처리 방식은 IF 신호를 거리, 속도, 방위각에 대해서 주파수 분석을 통해 컷인 오브젝트의 후보 영역을 포인트 클라우드에 기반하여 탐지하는 방식일 수 있다. 그리고 해당 방식은 인접한 포인트 클라우드끼리 클러스터링하여 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 추정할 수 있다.
레이더 신호 특성 상 time variant한 포인트 클라우드 데이터가 탐지될 수 있다. 이 경우, 컷인 오브젝트의 정확한 위치 및 방향의 예측 정확도가 감소할 수 있다. 예를 들어, t-1 시간에서 측정된 타겟 차량으로부터 탐지된 포인트 클라우드와 t 시간에 측정된 타겟 차량의 포인트 클라우드가 연속적으로 이어지지 않을 수 있다. 이러한 time variant 포인트 클라우드 데이터를 이용해 타겟 차량의 위치 및 이동 방향을 추정하는 경우, 컷인 예측 성능이 떨어질 수 있다.
도 3을 참조하여 설명하면, 컷인 오브젝트의 포인트 클라우드는 포인트(321) 내지 포인트(324)일 수 있다. 프로세서(810)는 포인트 클라우드에 기초하여 컷인 오브젝트의 바운딩 박스(360 또는 370)을 생성할 수 있다. 프로세서(810)는 바운딩 박스(360 또는 370)에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치 또는 방향을 예측할 수 있다. 하지만, 포인트 클라우드에 포함된 포인트들은 time variant 한 속성을 가질 수 있다. Time variant 속성은 특정 시점에는 포인트가 존재하다가 다른 시점에서 해당 포인트가 존재하지 않는 속성이다. 예를 들어, t1 시점에서는 포인트a가 있었으나, t2 시점에서는 포인트a가 존재하지 않을 수 있다. 따라서, 시간의 흐름에 따라, 컷인 오브젝트에 존재하는 포인트들이 달라질 수 있고, 포인트들이 달라지면 바운딩 박스의 위치 및 방향이 달라질 수 있다. 예를 들어, t1 시점에서는 포인트(321) 및 포인트(323)가 존재하여 바운딩 박스(370)가 생성되어 위치 및 방향을 예측하였으나, t2 시점에서는 포인트(321) 및 포인트 (323)이 사라지고, 포인트(322) 및 포인트(324)가 존재하여 바운딩 박스(360)가 생성될 수 있다. 이 경우, 컷인 오브젝트의 위치 및 방향이 급격하게 변하게 되어 컷인 오브젝트의 위치 및 방향 예측이 부정확해질 수 있다. 이에 반해, 컷인 오브젝트의 휠(330 및 340)에 대응하는 포인트는 time invariant 할 수 있다. 따라서 프로세서(810)는 time invariant 한 속성을 가지는 포인트를 이용하여 컷인 오브젝트의 위치 및 방향을 예측할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 관한 구체적인 설명은 도 1에서 전술하였으므로, 본 도면에서 구체적인 설명은 생략된다.
도 5는 일 실시예에 따른 3차원 좌표계를 레이더 데이터 좌표계로 변환하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 관한 구체적인 설명은 도 1에서 전술하였으므로, 본 도면에서 구체적인 설명은 생략된다.
도 6은 일 실시예에 따른 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 관한 구체적인 설명은 도 1에서 전술하였으므로, 본 도면에서 구체적인 설명은 생략된다.
도 7은 일 실시예에 따른 컷인 오브젝트의 움직임에 기초하여 컷인 오브젝트의 위치를 결정하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른, 주행 차량과 컷인 오브젝트 사이의 거리가 기준 거리 이상인 경우, 프로세서(810)는 제2 이동 정보보다 제1 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어할 수 있다. 기준 거리는 주행 차량을 기준으로 컷인 오브젝트가 급격하게 주행 차량의 주행 차선으로 진입하여 충돌 가능성이 높은지를 기준으로 결정된 거리일 수 있다. 하나의 예로서, 도 7을 참조하여 설명하면, 도면(710)에 도시된 바와 같이, 컷인 오브젝트가 천천히 주행 차량의 주행 차선으로 진입하는 경우가 존재할 수 있다. 이 경우, 프로세서(810)는 제1 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어할 수 있다. 다른 예로서, 주행 차량으로부터 먼 거리에 위치하는 컷인 오브젝트는 2개의 휠이 이루는 각도가 작을 수 있다. 이 경우, 컷인 오브젝트의 방향 예측 정확도가 감소될 수 있으므로, 프로세서(810)는 제1 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여, 주행 차량을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른, 컷인 오브젝트의 속도가 기준 속도 이하인 경우, 프로세서(810)는 제1 이동 정보보다 제2 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어할 수 있다. 예를 들어, 도 7을 참조하여 설명하면, 도면(720)에 도시된 바와 같이, 컷인 오브젝트가 급격하게 주행 차량의 주행 차선으로 진입하는 경우가 존재할 수 있다. 이 경우, 주행 차량과 컷인 오브젝트와의 거리보다 컷인 차량의 이동 방향이 더 중요한 정보일 수 있다. 따라서, 프로세서(810)는 제2 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 8를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(800)는 메모리(820), 프로세서(810), 및 통신 인터페이스(830)를 포함한다. 메모리(820), 프로세서(810), 및 통신 인터페이스(830)는 통신 버스(840)를 통해 서로 연결될 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(800)는 주행 차량에 포함된 장치일 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(800)는 전술한 레이더 장치를 더 포함할 수 있다. 따라서 프로세서(810)는 레이더 장치로부터 수신한 레이더 데이터를 처리하고 메모리(820)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(800)는 주행 차량의 주행을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(800)는 컷인 오브젝트의 움직임에 기초하여 주행 차량을 제어할 수 있다.
메모리(820)는 상술한 프로세서(810)의 처리 과정에서 생성되는 다양한 정보들을 저장할 수 있다. 이 밖에도, 메모리(820)는 각종 데이터와 프로그램 등을 저장할 수 있다. 메모리(820)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(820)는 하드 디스크 등과 같은 대용량 저장 매체를 구비하여 각종 데이터를 저장할 수 있다.
프로세서(810)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 분류 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit; GPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array), NPU(Neural Processing Unit) 등을 포함할 수 있다.
프로세서(810)는 프로그램을 실행하고, 전자 장치를 제어할 수 있다. 프로세서(810)에 의하여 실행되는 프로그램 코드는 메모리(820)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 레이더 데이터에 기초한 컷인(cut-in) 오브젝트의 움직임 예측 방법에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 상기 레이더 데이터에서 상기 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠(wheel)에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계;
    상기 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠의 위치를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 휠의 위치에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 제1 이동 정보 또는 상기 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 제2 이동 정보 중 적어도 하나를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 이동 정보 또는 상기 제2 이동 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 위치를 결정하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 도플러 속도를 분리하는 단계 이전에,
    레이더(radar) 데이터에 기초하여 컷인 오브젝트를 식별하는 단계;
    를 더 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 레이더 데이터는
    주행 차량에 부착된 레이더 장치로부터 획득된 레이더 데이터들 중 상기 컷인 오브젝트에서 반사된 무선 주파수 신호를 포함하는 레이더 데이터인,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 레이더 데이터는
    시간에 따라 주파수가 변하는 주파수 변조(Frequency Modulated, FM) 신호를 생성하는 방식을 사용하는 FMCW(Frequency-modulated continuous-wave) 레이더 방식에 따라 획득된 데이터인,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트를 식별하는 단계는
    상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들까지의 각각의 거리를 산출하는 단계;
    상기 레이더 데이터에 기초하여 상기 복수의 포인트들 각각의 속도를 산출하는 단계;
    상기 거리 및 상기 속도에 기초하여 대상 영역에서 상기 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 단계;
    상기 복수의 포인트들 각각의 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 산출하는 단계; 및
    상기 거리, 상기 속도 및 상기 도래각을 이용하여 3차원 좌표계를 생성하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 거리를 산출하는 단계는
    상기 레이더 데이터에 기초하여 거리(range) 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 통해 상기 컷인 오브젝트의 복수의 포인트들까지의 각각의 거리를 산출하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 속도를 산출하는 단계는
    상기 레이더 데이터에 기초하여 도플러 고속 푸리에 변환을 통해 상기 복수의 포인트들 각각의 속도를 산출하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 3차원 좌표계에서 상기 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 시간, 주파수 및 속도를 축으로 하는 레이더 데이터 좌표계로 변환하는 단계;
    를 더 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계는
    상기 컷인 오브젝트의 영역에서 서로 인접한 포인트들을 클러스터링하는 단계; 및
    상기 클러스터링된 적어도 하나의 포인트에 대응하는 속도에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계는
    상기 적어도 하나의 포인트 각각에 대응하는 속도의 통계값에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 속도를 산출하는 단계
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  11. 제5항에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 단계는
    CFAR (Constant False Alarm Rate Detection)을 이용하여 컷인 오브젝트가 위치하는 영역을 식별하는 단계
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계는
    상기 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 상기 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계는
    상기 컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터 좌표계에서 상기 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 휠에 대응하는 도플러 속도를 분리하는 단계는
    복수의 포인트들 각각에 대응하는 속도들 중 상기 컷인 오브젝트의 속도와 상기 컷인 오브젝트의 속도에 일정 비율을 곱한 값 사이의 속도를 도플러 속도로 결정하는 단계
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 제1 이동 정보는
    상기 컷인 오브젝트의 동일 측면에 위치하는 2개의 휠과 주행 차량 사이의 거리에 기초하여 결정되는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    주행 차량과 상기 컷인 오브젝트 사이의 거리가 기준 거리 이상인 경우,
    상기 제2 이동 정보보다 상기 제1 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 상기 주행 차량을 제어하는 단계;
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트의 속도가 기준 속도 이하인 경우,
    상기 제1 이동 정보보다 상기 제2 이동 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 주행 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 컷인 오브젝트의 위치에 기초하여 주행 차량을 제어하는 단계;
    를 더 포함하는,
    컷인 오브젝트의 움직임 예측 방법.
  19. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제18항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  20. 전자 장치는
    프로세서; 및
    레이더 장치;
    를 포함하고,
    상기 프로세서는
    컷인 오브젝트의 속도에 기초하여 레이더 데이터에서 상기 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠(wheel)에 대응하는 도플러 속도를 분리하고,
    상기 적어도 하나의 휠에 대응하는 도플러 속도에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 적어도 하나의 휠의 위치를 결정하고,
    상기 적어도 하나의 휠의 위치에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 수평 방향 이동과 관련된 제1 이동 정보 또는 상기 컷인 오브젝트의 이동 방향과 관련된 제2 이동 정보 중 적어도 하나를 생성하고, 그리고
    상기 제1 이동 정보 또는 상기 제2 이동 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 컷인 오브젝트의 위치를 결정하는,
    전자 장치.



KR1020220132349A 2022-10-14 2022-10-14 컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치 KR20240052377A (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220132349A KR20240052377A (ko) 2022-10-14 2022-10-14 컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치
US18/321,351 US20240125925A1 (en) 2022-10-14 2023-05-22 Method and apparatus with cut-in vehicle movement predictor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220132349A KR20240052377A (ko) 2022-10-14 2022-10-14 컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240052377A true KR20240052377A (ko) 2024-04-23

Family

ID=90627191

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220132349A KR20240052377A (ko) 2022-10-14 2022-10-14 컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20240125925A1 (ko)
KR (1) KR20240052377A (ko)

Also Published As

Publication number Publication date
US20240125925A1 (en) 2024-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7394582B2 (ja) レーダーデータを処理する装置及び方法
US11719811B2 (en) Method and device to improve radar data using reference data
US20180335787A1 (en) Six-dimensional point cloud system for a vehicle
KR102516367B1 (ko) 레이더 데이터를 처리하는 장치 및 방법
US11448744B2 (en) Sequential doppler focusing
US10830882B2 (en) Methods and apparatus for distributed, multi-node, low-frequency radar systems for degraded visual environments
CN112230193A (zh) 雷达数据处理设备和局部行程分辨力调整方法
US11802939B2 (en) Method and apparatus with radar signal processing
KR20190016254A (ko) 거리 측정 방법 및 장치
KR20240052377A (ko) 컷인 차량의 움직임 예측 방법 및 장치
US20220091252A1 (en) Motion state determining method and apparatus
US11782150B2 (en) Method and apparatus for processing CFAR of sensor data
KR20220066796A (ko) 레이더 신호 처리 방법 및 장치
KR20210154446A (ko) 복소수 기반 어텐션 네트워크 연산 방법 및 장치
KR20240062229A (ko) 레이더 데이터 기반 신경망 학습 방법 및 장치
US20230213614A1 (en) Method and apparatus with radar signal processing
US20230341545A1 (en) Near field radar beamforming
US11353595B2 (en) Sidelobe subtraction method in automotive radar signal processing
KR20240035140A (ko) 레이더 신호 처리 방법 및 장치
KR20230111882A (ko) 레이더 신호 처리 장치 및 방법
CN117805824A (zh) 隧道场景内的跟车目标确定方法、装置、设备及存储介质